44、3D 虚拟环境的自动构建与多标准路径规划

3D 虚拟环境的自动构建与多标准路径规划

1. 引言

在虚拟环境中,对环境进行有效建模和路径规划至关重要。传统方法在处理复杂环境时存在一定局限性,而本文提出的方法旨在自动生成有意义的分层表示,以提高路径规划的质量和可信度。

2. 相关工作

2.1 路径规划与环境表示

在机器人领域,路径规划和环境表示是重要研究方向,主要有两种技术:
- 路线图方法 :通过标准化路径集捕捉自由空间的连通性,但不明确建模障碍物边界。
- 单元分解方法 :用单元集合表示自由空间,可分为近似和精确分解。其中,约束 Delaunay 三角剖分(CDT)在过去十年用于计算虚拟环境的精确单元分解,并进行了改进以识别瓶颈。

2.2 分层抽象与信息环境

基于约束 Delaunay 三角剖分,提出了环境拓扑的分层抽象技术,主要用于提高路径规划性能,但不依赖室内/室外位置等标准概念。为处理更复杂情况,引入了信息环境的概念,将数据结构与环境区域关联,用于建模城市和提供语义抽象。

3. 几何环境的空间分析

3.1 棱柱细分与低级拓扑

  • 棱柱细分 :用于分析 3D 环境结构,将输入数据库划分为 3D 三角形单元层,通过垂直 3D 棱柱表示环境。
  • 低级拓扑图 :基于棱柱细分,根据最小可导航高度、最大可导航坡度和最大可跨越高度等特征构建,节点为可导航的 3D 三角形单元,边表示单元间的可
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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